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标签:深度神经网络

基于深度神经网络学习的模拟晶体管尺寸异步并行优化方法
通过技术文件链接- 2023年3月3日-意见:0

UT Austin和Analog Devices的研究人员发表了一篇题为“APOSTLE:使用DNN学习对模拟晶体管进行异步并行优化”的新技术论文。“模拟电路的规模计算在人工投入和计算时间上是一个高成本的过程。随着科技的快速发展和市场需求的不断提高，自动化生产将成为一项重要的产业。»阅读更多

DL边缘推断工具与技术综述
通过技术文件链接- 2023年2月16日-意见:0

密苏里大学和德克萨斯理工大学的研究人员在《IEEE学报》上发表了一篇题为“资源受限边缘设备上深度学习推理的高效加速:综述”的新技术论文。摘要:深度神经网络(DNNs)或深度学习(DL)的成功集成已经在许多领域取得了突破。然而，部署这些…»阅读更多

内存和节能批处理标准化硬件
通过技术文件链接- 2022年11月17日-评论:0

DGIST(大邱庆北科学技术学院)的研究人员发表了一篇名为“LightNorm:用于设备上DNN训练的面积和节能批量标准化硬件”的新技术论文。这项工作得到了三星研究基金孵化中心的支持。摘要:“在训练早期深度神经网络(DNNs)时，通过欺骗生成中间特征。»阅读更多

用于鲁棒和数据高效的深度监督学习的多专家对抗正则化
通过三星- 2022年11月16日-评论:0

深度神经网络(DNNs)在训练数据丰富且分布与测试数据相同的情况下可以达到较高的精度。在实际应用中，数据不足常常是一个问题。对于分类任务，训练集中缺乏足够的标记图像往往会导致过拟合。另一个问题是训练和测试域之间的不匹配，这导致…»阅读更多

使用硅光子学来减少边缘设备上的延迟
通过技术文件链接- 2022年10月26日-评论:0

麻省理工学院和诺基亚公司的研究人员发表了一篇名为“互联网边缘的离域光子深度学习”的新技术论文。“每次你想运行一个神经网络，你都必须运行程序，而你运行程序的速度取决于你从内存中输入程序的速度。我们的管道是巨大的-它对应于发送一个完整的特征-愣…»阅读更多

通过电磁侧通道部署为黑盒子的神经网络在加速硬件上的脆弱性
通过技术文件链接- 2022年9月5日-评论:0

这篇题为“能听到神经网络的形状吗?”:通过磁侧通道窥探GPU”是由哥伦比亚大学、Adobe Research和多伦多大学的研究人员在2022年8月的第31届USENIX安全研讨会上提出的。摘要:“神经网络应用已经在企业和个人环境中流行起来。网络解决方案正在调整…»阅读更多

基于CIM架构和模拟NVM的大规模dnn可行性评估仿真框架
通过技术文件链接- 2022年6月10日-评论:0

加州大学洛杉矶分校研究人员撰写的题为“模拟内存计算推理引擎的准确性和弹性”的技术论文。“最近，基于新兴模拟非易失性存储器(NVM)技术的模拟内存计算(CIM)架构已被用于深度神经网络(dnn)，以提高可扩展性、速度和能源效率。然而，这样的架构利用了……»阅读更多

神经形态芯片和电力需求
通过技术文件链接- 2022年5月24日-意见:0

格拉茨理工大学和英特尔实验室的研究人员发表了一篇题为“基于spike的神经形态硬件中AI应用的长短期记忆”的研究论文。“基于spike的神经形态硬件有望提供比gpu等标准硬件更节能的深度神经网络(dnn)实现。但这需要理解D…»阅读更多

基于变压器的模拟存储设备深度神经网络的软件等效精度研究
通过技术文件链接- 2021年12月20日-意见:0

摘要:“深度学习的最新进展是由不断增加的模型规模驱动的，网络的参数增长到数百万甚至数十亿。如此庞大的模型需要快速节能的硬件加速器。我们研究了基于非易失性存储器的模拟AI加速器的潜力，特别是相变存储器(PCM)，用于软件等效的精确i…»阅读更多

基于细粒度极化reram的混合信号DNN加速器原位计算
通过技术文件链接- 2021年8月19日-评论:0

摘要:“最近的工作证明了使用电阻性随机存取存储器(ReRAM)作为一种新兴技术来执行固有的并行模拟域原位矩阵向量乘法的前景，这是深度神经网络(DNNs)中密集和关键的计算。一个关键问题是有符号值的权重。然而，在一个ReRAM交叉条，权重存储为电导…»阅读更多

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